電動汽車電機驅(qū)動控制及電機參數(shù)辨識研究.pdf

1、電機驅(qū)動系統(tǒng)是電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一。與普通電機控制器相比,電動汽車的電機控制器對可靠性、效率和性能有更高的要求。本文基于上述要求,對電動汽車異步電機控制系統(tǒng)進行了研究,主要做了以下工作:
　　首先,分析了矢量控制的幾種方案優(yōu)缺點,根據(jù)異步電機和混合動力中巴車車用電機控制系統(tǒng)的特點,選擇了轉(zhuǎn)子磁場間接定向的控制方案。針對控制方案的要求,分析了電機參數(shù)變化對系統(tǒng)性能的影響及電機參數(shù)變化原因,確定需要辨識的參數(shù)。
　　接著,對電

2、機初始參數(shù)的測量方法進行分析和設(shè)計,該方法能夠較為準確的測量出電機初始參數(shù),與傳統(tǒng)堵轉(zhuǎn)實驗和空載實驗比較,更加簡單實用,有利于提高控制系統(tǒng)性能和加快在線辨識收斂速度。
　　因電機參數(shù)在電機運行過程中會改變,為了能跟蹤參數(shù)變化,提出了模型參考自適應(yīng)法在線辨識轉(zhuǎn)子時間常數(shù),利用LyaPunov穩(wěn)定性理論推導(dǎo)出自適應(yīng)律,再在原算法的基礎(chǔ)上進行改進,加快了收斂速度,并推導(dǎo)定子電阻的辨識算法,通過辨識定子電阻,消除它對辨識轉(zhuǎn)子時間常數(shù)的干擾

3、。
　　針對模型參考自適應(yīng)難以推導(dǎo)多個參數(shù)的自適應(yīng)律的問題,分析設(shè)計了擴展卡爾曼濾波器,它可一次性辨識多個電機參數(shù),但擴展卡爾曼濾波器算法復(fù)雜,計算量大,隨后又提出了降階卡爾曼濾波器,通過對輸出方程的改進,解決了傳統(tǒng)降階卡爾曼濾波器輸出方程為時變方程的缺陷,可辨識轉(zhuǎn)子電阻和勵磁電感,且計算量大大減少。
　　本文利用Matlab/simulink對以上所提方法進行仿真驗證及分析,仿真結(jié)果表明,上述算法都能辨識出電機參數(shù),控制系